הבדל מפתח - Big Data לעומת Hadoop
הנתונים נאספים בכל רחבי העולם. כמות הנתונים הגדולה הזו נקראת ביג דאטה או ביג דאטה ולא ניתן לטפל בה במכשירי אחסון רגילים. מסגרת תוכנת Hadoop, שהיא מסגרת קוד פתוח של קרן תוכנת Apache, יכולה לשמש כדי להתגבר על בעיה זו. ההבדל העיקרי בין Big Data לבין Hadoop הוא שביג דאטה הוא כמות גדולה של נתונים מורכבים ואילו Hadoop הוא מנגנון לאחסון Big Data בצורה יעילה ויעילה.
מה זה ביג דאטה?
הנתונים מיוצרים מדי יום ובכמויות גדולות. חשוב לאחסן את הנתונים שנאספו בהתאם ולנתח אותם כדי לקבל תוצאות טובות יותר.גוגל, פייסבוק אוספות כמות עצומה של נתונים מדי יום. ארגון הנתונים וניתוחם יכולים להביא תועלת לארגון. בבנק, חיוני לנתח נתונים כדי להבין מידע לקוחות, עסקאות, בעיות לקוחות. ניתוח הנתונים הללו ופיתוח פתרונות ישפרו את הרווח. זה מראה שלנתונים יש תפקיד חיוני לארגון לעבוד ביעילות וביעילות. מכיוון שהנתונים גדלים במהירות, מסדי הנתונים היחסיים או התקני האחסון הרגילים אינם מספיקים. סוג זה של אוסף גדול של נתונים שקשה לאחסן ולעבד יכול להיקרא ביג דאטה או ביג דאטה.
Big Data
לBig data יש שלושה מאפיינים. הם נפח, מהירות ומגוון. ראשית, ביג דאטה הוא נפח גדול של נתונים. נתונים אלה יכולים לקחת את הנפח של Giga Bytes, Tera Bytes או אפילו יותר מזה. התכונה השנייה היא המהירות. זוהי המהירות שבה הנתונים נוצרים. זהו מאפיין מרכזי בניתוח שינויים סביבתיים ובאיתור כלי טיס. הנתונים צריכים להיות מדויקים ורציפים במצבים אלה. זה גורם משמעותי לקבל החלטות בזמן אמת. מאפיין עיקרי נוסף הוא מגוון, המתאר את סוג הנתונים. הנתונים יכולים לקבל פורמט טקסט, וידאו, אודיו, תמונה, פורמט XML, נתוני חיישנים וכו'.
מה זה Hadoop?
זוהי מסגרת קוד פתוח של Apache Software Foundation לאחסן נתונים גדולים בסביבה מבוזרת כדי לעבד במקביל. יש לו אחסון הפצה יעיל עם מנגנון עיבוד נתונים. מערכת האחסון Hadoop ידועה בשם Hadoop Distributed File System (HDFS).זה מחלק את הנתונים בין כמה מכונות. Hadoop עוקב אחר ארכיטקטורת מאסטר-עבד. הצומת הראשי נקרא Name-node ועבדים נקראים Data-nodes. הנתונים מופצים בין כל צמתי הנתונים.
האלגוריתם הראשי שבו משתמשים לעיבוד נתונים ב-Hadoop נקרא Map Reduce. באמצעות תוכניות להקטנת מפה, ניתן לשלוח עבודות לצמתי עבדים. שפת ברירת המחדל לכתיבת תוכניות להקטנת מפה היא Java, אך ניתן להשתמש גם בשפות אחרות. צומת נתונים או צמתים עבדים יבצעו את משימת הניתוח וישלחו את התוצאה חזרה לצומת המאסטר/שם-צומת. ל-Master-node/name-node יש מעקב עבודה להפעלת משרות צמצום מפות בצמתי עבדים. ל-slave-nodes/data-nodes יש מעקב אחר משימות כדי להשלים את ניתוח הנתונים ולשלוח את התוצאה חזרה לצומת המאסטר.
Hadoop Architecture
Hadoop יש כמה יתרונות. זה מפחית עלויות, מורכבות הנתונים ומגביר את היעילות. קל להוסיף מכונה נוספת לאשכול Hadoop.
מהו הדמיון בין Big Data לבין Hadoop?
גם Big Data וגם Hadoop קשורים לסכומי נתונים גדולים
מה ההבדל בין Big Data לבין Hadoop?
Big Data נגד Hadoop |
|
| Big Data הוא אוסף גדול של נתונים מורכבים ומגוון שקשה לאחסן ולנתח אותם בשיטות אחסון מסורתיות. | Hadoop היא מסגרת תוכנה לאחסון ועיבוד נתונים גדולים ביעילות וביעילות. |
| משמעות | |
| ל-ל-Big Data אין הרבה משמעות. | Hadoop יכול להפוך את Big Data למשמעותי יותר והוא שימושי ללמידת מכונה וניתוח סטטיסטי. |
| Storage | |
| Big Data קשה לאחסון מכיוון שהם מורכבים ממגוון של נתונים כגון נתונים מובנים ולא מובנים. | Hadoop משתמש במערכת הקבצים המבוזרת של Hadoop (HDFS) המאפשרת אחסון של מגוון נתונים. |
| נגישות | |
| קשה לגשת ל-Big Data. | Hadoop מאפשר לגשת ולעבד ביג דאטה מהר יותר. |
סיכום – Big Data נגד Hadoop
הנתונים גדלים במהירות.ארגונים ממשלתיים ועסקיים כולם אוספים נתונים. ניתוח נתונים הוא בעל ערך רב. מחשב בודד אינו מספיק כדי לאחסן כמות גדולה של נתונים. כמות גדולה זו של נתונים מורכבים נקראת Big Data. לכן ניתן להפיץ נתונים גדולים בין כמה צמתים באמצעות Hadoop. ההבדל בין Big Data ל-Hadoop הוא שביג דאטה הוא כמות גדולה של נתונים מורכבים וה-Hadoop הוא מנגנון לאחסון ביג דאטה בצורה יעילה ויעילה.
הורד את גרסת ה-PDF של Big Data לעומת Hadoop
ניתן להוריד את גרסת ה-PDF של מאמר זה ולהשתמש בה למטרות לא מקוונות לפי הערת ציטוט. אנא הורד כאן גרסת PDF ההבדל בין Big Data ל-Hadoop
